基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法

本发明涉及锂电池技术领域，具体涉及基于Gauss拟合与蒙特卡罗算法的锂电池保护参数预测方法，引入箱型图分析法能够有效去除原始保护参数中的离群值，实现异常值检测的功能；采用蒙特卡罗法抽样方法通过在约束区间内进行大量抽样，生成的伪随机数集与原数据集结合，显著增强了训练样本的代表性和多样性，从而提高模型预测的效果；另外通过对扩展数据集的高斯拟合和t分布估计,能够有效地利用扩展后的数据集进行统计分析，确保预测结果更加符合实际情况，从而提升整个系统的性能和可靠性，进一步增强了模型的鲁棒性和预测精度，确保在实际应用中能够更准确地推荐最优工艺参数设置。